VKFPos：一种基于学习的单目定位与变分贝叶斯扩展卡尔曼滤波器整合

本文解决了基于学习的单目定位中的挑战，提出了VKFPos，这一新方法通过扩展卡尔曼滤波器整合绝对姿态回归（APR）和相对姿态回归（RPR），在变分贝叶斯推断框架下。研究表明，单目定位问题的后验概率可以分解为APR和RPR组件，利用深度学习模型的协方差预测来应对不确定性，从而提升了定位精度。